동영상 얼굴 인식 — 특정 인물의 모든 등장 장면 찾기
ClipCatalog은 동영상 속 얼굴을 감지하고 인물별로 그룹화하여, 전체 라이브러리를 필터링해 특정 인물이 등장하는 모든 클립을 확인할 수 있게 합니다. 얼굴 인식 기능은 선택 사항이며, Windows 기기에서 완전히 실행되며, 촬영 영상은 절대 컴퓨터를 벗어나지 않습니다.
ClipCatalog 무료 체험 — 최대 500 개의 동영상
계정 등록이 필요 없습니다. 촬영한 영상은 컴퓨터에 그대로 보관됩니다.
사람을 빠르게 찾기
게스트, 협력자 또는 가족이 등장하는 모든 클립이 필요하신가요? 해당 인물을 선택하면 일치하는 모든 클립을 즉시 확인할 수 있습니다 — 수 시간 분량의 영상을 일일이 찾아볼 필요가 없습니다.
전체 라이브러리에서 작동합니다
페이스 그룹은 프로젝트, 드라이브, 수년간의 영상 자료를 아우르는 전체 인덱싱된 라이브러리를 포괄합니다. 장기 시리즈, 반복적으로 협업하는 파트너, 다년간의 아카이브에 이상적입니다.
100% 로컬 — 클라우드 업로드 없음
얼굴 인식, 임베딩 및 그룹화는 모두 사용자의 컴퓨터에서 실행됩니다. 어떠한 데이터도 업로드되지 않습니다. 사용자의 얼굴 데이터는 암호화된 로컬 데이터베이스와 로컬 FAISS 인덱스에 저장됩니다.
ClipCatalog에서 얼굴 인식이 작동하는 방식
ClipCatalog는 기기 내 AI 모델을 활용해 얼굴을 감지하고 얼굴 임베딩(각 얼굴의 수학적 표현)을 계산합니다. 이 임베딩은 로컬 FAISS 인덱스에 저장되며, 인물별로 얼굴을 그룹화하여 비교합니다. 이를 통해 화면에 등장하는 인물별로 라이브러리를 검색하고 필터링할 수 있습니다.
얼굴 인식 활성화
설정에서 얼굴 인식 기능을 켭니다. 활성화하기 전에 해당 기능과 그 영향에 대해 설명하는 확인 대화상자가 표시됩니다.
얼굴이 감지되고 그룹화됩니다
처리 과정에서 ClipCatalog은 YuNet을 사용하여 얼굴을 감지하고 SFace로 임베딩을 계산합니다. 두 작업 모두 OpenCV DNN을 통해 로컬에서 실행됩니다. 유사한 얼굴들은 인물 그룹으로 클러스터링됩니다.
인물별 검색
검색 패널에서 한 명 이상의 사람을 선택하면 일치하는 모든 클립을 볼 수 있습니다. 여러 사람을 선택한 경우 '모두/어느 하나 일치(AND/OR)'를 전환하세요. 태그, 대본, 날짜 및 기타 필터와 결합하여 빠르게 범위를 좁힐 수 있습니다.
얼굴 인식 기능을 언제, 어떻게 사용할 수 있는지
ClipCatalog의 얼굴 인식 기능은 투명하게 설계되었으며 사용자의 완전한 통제 하에 있습니다. 기능을 활성화하기 전에 앱은 다음과 같은 확인 메시지를 표시합니다:
내 동영상에서 얼굴을 로컬로 분석하여 유사한 얼굴을 그룹화함으로써 동일 인물이 등장하는 동영상을 찾을 수 있습니다.
이는 생체 인식 데이터로 간주될 수 있으며 일부 국가에서 규제 대상이 될 수 있습니다.
해당 기능을 관련 법률을 준수하여 사용하는 것은 제 책임입니다.
언제든지 이 기능을 끄고 기존 얼굴 데이터를 삭제할 수 있습니다.
선택 가입만 가능 — 기본적으로 비활성화됨
ClipCatalog을 처음 설치할 때는 얼굴 인식 기능이 꺼져 있습니다. 설정에서 의도적으로 활성화하고 그 의미를 이해했음을 확인해야만 작동합니다. 언제든지 다시 끌 수 있으며, 기존 얼굴 데이터는 사용자가 삭제할 때까지 보존됩니다.
생체 인식 데이터 고려 사항
얼굴 임베딩(얼굴 특징의 수학적 표현)은 EU의 일반 개인정보 보호법(GDPR), 일리노이주의 생체정보 개인정보 보호법(BIPA) 또는 기타 관할권의 유사 규정에 따라 생체정보로 분류될 수 있습니다. ClipCatalog는 모든 처리를 사용자의 기기에서 로컬로 수행하며 얼굴 데이터를 절대 업로드하지 않으므로, 사용자는 완전한 통제권을 유지합니다. 다만, 사용자는 자신의 사용이 해당 법률을 준수하도록 할 책임이 있습니다.
로컬 처리 — 클라우드 개입 없음
모든 얼굴 인식, 임베딩 계산 및 식별 작업은 사용자의 컴퓨터에서 수행됩니다. 얼굴 크롭, 임베딩 및 FAISS 인덱스는 암호화된 ClipCatalog 데이터베이스 폴더에 로컬로 저장됩니다. 얼굴 데이터는 서버나 클라우드 서비스로 절대 전송되지 않습니다.
완전한 데이터 제어 — 언제든지 삭제 가능
설정에서 언제든지 모든 얼굴 데이터를 삭제할 수 있습니다: 얼굴 이미지, 감지 기록, 인물 그룹 및 FAISS 얼굴 인덱스가 모두 제거됩니다. 나중에 얼굴 감지 기능을 다시 활성화하면 동영상을 재처리해야 합니다. 이는 마음이 바뀌거나 상황이 변할 경우 모든 생체 인식 데이터를 깨끗하게 제거할 수 있는 방법을 제공합니다.
실제 업무 프로세스
블로거 및 정기 출연자
여러 차례 함께 작업한 파트너와 수십 편의 에피소드를 촬영하셨습니다. 모든 프로젝트 폴더를 일일이 스크롤하지 말고, 해당 파트너의 얼굴을 선택하기만 하면 모든 촬영일과 모든 드라이브에 걸쳐 그들이 등장하는 모든 클립을 확인할 수 있습니다.
웨딩 및 이벤트 촬영
결혼식 당일의 수백 개 클립. 식장, 리셉션, 자연스러운 순간들 속 신랑 신부, 주례, 하객의 모든 장면을 찾아보세요 — 어느 메모리 카드나 폴더에 있었는지 기억하지 않아도 됩니다.
인터뷰 시리즈 & 팟캐스트
장편 인터뷰 시리즈를 운영 중이신가요? 게스트의 얼굴로 필터링하여 시즌을 넘나드는 모든 출연 장면을 추출하세요. 대본 검색과 결합하면 기억하는 핵심 단어를 말한 정확한 순간을 찾을 수 있습니다.
가족 및 개인 기록 보관소
휴일, 생일, 여행 등 가족의 추억이 담긴 수년간의 영상. 특정 가족 구성원이 등장하는 모든 영상을 확인하세요 — 편집본을 만들거나 기억은 나는데 찾을 수 없었던 그 클립을 찾는 데 안성맞춤입니다.
얼굴 인식에서 기대할 수 있는 것
그룹화, 완벽한 ID가 아님
얼굴 인식 기능은 유사한 얼굴을 그룹화하여 인물별로 클립을 찾을 수 있게 합니다. 임계값과 오차 범위를 적용한 k-NN 투표 방식을 사용해 오인식을 줄이고, 특정 인물의 과도한 노출로 인한 편향을 방지하기 위해 개인별 임베딩 수를 제한합니다. 흐릿하거나 부분적으로만 인식되거나 심하게 가려진 얼굴의 경우 가끔 잘못된 그룹화가 발생할 수 있습니다.
썸네일에서 작업
얼굴 인식은 샘플링된 프레임(썸네일)을 기반으로 실행되며, 비디오의 모든 프레임을 처리하지는 않습니다. 이는 대규모 라이브러리에서도 실용적인 처리 성능을 유지하면서 가장 잘 보이는 얼굴 출현을 포착합니다. 화면에 아주 잠깐 나타난 얼굴은 인식되지 않을 수 있습니다.
선택적 GPU 가속
얼굴 인식 및 임베딩은 OpenCV DNN을 사용하며, 가능한 경우 OpenCL 가속을 선택적으로 적용합니다. 시스템이 OpenCL을 지원하지 않으면 앱이 자동으로 CPU로 전환됩니다. 속도는 느려지지만 여전히 작동합니다. GPU 가속에 대해 알아보기 →
다른 필터와 결합
얼굴 검색은 다른 ClipCatalog 필터와 함께 사용할 때 가장 강력합니다. 특정 인물이 등장하고 그리고 특정 키워드가 언급되었으며, 그리고 시각적 태그가 일치하며, 그리고 특정 날짜 범위나 폴더에 속하는 클립을 찾으세요. 모든 검색 필터 살펴보기 →
얼굴 인식이 비활성화된 경우
얼굴 인식 기능이 꺼져 있을 경우, "영상 유형" 필터를 사용할 수 없으며 하이라이트 점수 계산에 사용되는 신호가 줄어들어 정확도가 떨어질 수 있습니다. 설정에서 언제든지 얼굴 인식 기능을 다시 켤 수 있습니다. 검색 필터 알아보기 →
자주 묻는 질문
아니요 — 얼굴 인식은 완전히 선택 사항입니다. 얼굴 감지 기능을 활성화하지 않고도 감지된 콘텐츠, 자막 검색 및 기타 모든 기능을 ClipCatalog로 사용할 수 있습니다.
아니요. 얼굴 인식, 임베딩 및 그룹화는 모두 사용자의 컴퓨터에서 로컬로 수행됩니다. 촬영 영상과 얼굴 데이터는 절대 기기를 벗어나지 않습니다.
설정을 열고 "얼굴 인식"을 켭니다. 기능의 작동 방식, 일부 관할권에서 얼굴 데이터가 생체 인식 데이터로 간주될 수 있음, 언제든지 기능을 끄고 얼굴 데이터를 삭제할 수 있음을 설명하는 확인 대화상자가 표시됩니다.
예. 설정에서 한 번의 클릭으로 감지된 모든 얼굴, 인물 그룹 및 얼굴 인덱스를 삭제할 수 있습니다. 나중에 얼굴 감지 기능을 다시 활성화할 경우 동영상은 재처리해야 합니다.
예. 얼굴/인물 필터에 자막 단어, 감지된 콘텐츠, 날짜 범위, 폴더, 해상도, 프레임 속도 등을 중첩할 수 있으므로 필요한 클립을 정확히 찾을 수 있습니다.
ClipCatalog는 오인식을 줄이고 과도하게 노출된 얼굴로 인한 편향을 방지하도록 설계된 스마트 매칭 알고리즘을 사용합니다. 올바른 클립 세트로 신속하게 안내하도록 구축되었으나, 특히 저품질 또는 부분적인 얼굴의 경우 가끔 잘못된 그룹화가 발생할 수 있습니다.
얼굴 인식 및 임베딩은 선택적 OpenCL 가속을 지원하는 OpenCV DNN을 사용합니다. 시스템에서 OpenCL을 사용할 수 없는 경우 자동으로 CPU로 대체됩니다.
많은 관할권에서 얼굴 임베딩 및 얼굴 기하학 정보는 생체 인식 데이터로 분류되며, GDPR(유럽연합), BIPA(미국 일리노이주) 또는 유사한 법률과 같은 개인정보 보호 규정의 적용을 받을 수 있습니다. ClipCatalog는 모든 처리를 로컬에서 수행하여 사용자에게 완전한 통제권을 부여하지만, 해당 기능을 지역별 적용 법률을 준수하여 사용하는 것은 사용자의 책임입니다.
함께라면 더욱 강력해집니다
얼굴 인식은 ClipCatalog의 검색 차원 중 하나입니다. 진정한 장점은 다른 필터와 결합하여 수천 개의 클립에서 정확히 필요한 콘텐츠를 찾아낼 수 있다는 점입니다.
가장 적합한
- 유튜버 & 블로거와 정기적으로 출연하는 게스트 및 협업자.
- 결혼식 및 행사 비디오그래퍼들이 특정 인물을 찾기 위해 수백 개의 클립을 검색합니다.
- 영화 제작자 및 편집자가 다년간의 인터뷰 또는 다큐멘터리 아카이브를 관리합니다.
- 가족 기록 보관가들은 각 클립에 등장하는 인물별로 수년간의 개인 영상을 정리하고 있습니다.
- 프로젝트를 넘나들며 반복적으로 등장하는 주제나 클라이언트를 촬영하는 소규모 팀.
동영상 얼굴 인식 이해하기
얼굴 검색, 인물 감지, 영상용 얼굴 인식 등 어떤 용어를 사용하든 핵심은 동일합니다: 소프트웨어가 화면 속 인물을 식별하여 파일 이름이나 기억에 의존하지 않고 인물별로 클립을 찾을 수 있도록 하는 것입니다.
얼굴 검색이 영상 편집자에게 중요한 이유
특정 게스트의 훌륭한 반응 샷을 촬영한 건 알지만, 파일 이름이나 폴더, 심지어 저장된 드라이브조차 기억나지 않을 때가 있습니다. 얼굴 인식 기능은 "분명 어딘가에 있을 텐데"라는 막연한 기억을 '인물별' 필터로 전환해 줍니다. 수시간 분량의 영상을 일일이 뒤지며 찾아야 하는 수고를 덜어주죠.
로컬 대 클라우드 얼굴 인식
대부분의 얼굴 인식 서비스는 클라우드 API에 영상을 업로드해야 합니다. 클라이언트 영상, 개인 콘텐츠 또는 단순히 대용량 파일을 다루는 영상 제작자에게 이는 종종 불가능한 일입니다. ClipCatalog은 모든 얼굴 처리를 사용자의 하드웨어에서 실행합니다 — 영상과 얼굴 데이터는 사용자의 기기에 그대로 남아 있습니다. 로컬 우선 프라이버시에 대해 자세히 알아보기 →
얼굴 임베딩의 작동 방식
ClipCatalog이 얼굴을 감지하면 해당 얼굴의 특징을 간결하게 표현한 수학적 표현인 임베딩을 계산합니다. 이러한 임베딩은 로컬 FAISS 인덱스에 저장되어 새로 인식된 얼굴을 이전에 본 모든 얼굴과 빠르게 비교할 수 있게 합니다. 유사한 임베딩은 동일 인물로 그룹화되며, 이것이 바로 인물별 검색이 작동하는 방식입니다.
실질적 한계
얼굴 인식은 얼굴이 선명하게 보이고, 조명이 충분하며, 카메라를 향한 상태일 때 가장 잘 작동합니다. 먼 거리, 강한 그림자, 움직임으로 인한 흐림, 극단적인 각도에서는 인식이 어려울 수 있습니다. 시스템은 샘플링된 프레임을 기반으로 작동하므로 매우 짧은 순간의 얼굴은 인식되지 않을 수 있습니다. 이러한 한계를 이해하면 더 효율적으로 검색하고 현실적인 기대치를 설정하는 데 도움이 됩니다.
ClipCatalog 무료 체험 — 최대 500 개의 동영상
계정 등록이 필요 없습니다. 촬영한 영상은 컴퓨터에 그대로 보관됩니다.